2022数据治理行业发展趋势及市场现状分析

• 2022年3月4日 zengyan来源：互联网 611 35
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数据治理行业发展趋势及市场现状如何?数据治理机构开展数据治理之前，应首先明确数据治理的目标。数据治理国际标准把实施数据治理的目标总结为运营合规、风险可控、价值实现三个层面，数据治理机构可根据自身业务需求进行选择。

2022数据治理行业发展趋势及市场现状分析

数据治理行业发展趋势及市场现状如何?数据治理机构开展数据治理之前，应首先明确数据治理的目标。数据治理国际标准把实施数据治理的目标总结为运营合规、风险可控、价值实现三个层面，数据治理机构可根据自身业务需求进行选择。其中，运营合规是基础目标，应保证数据及其应用的合规;在合规的基础上，建立数据风险管控机制，确保数据及其应用满足风险偏好和风险容忍度;以合规、可控的数据应用为基础，构建数据价值实现体系，促进数据资产化和数据价值实现。

近年来，国内外隐私计算技术不断发展成熟，运算速率不能同日而语。根据调研，隐私计算计算速度慢的耗时达到明文计算的上百倍，而速度最快的耗时是明文计算的3—5倍，目前这一速度在很多场景已经达到初步可用。性能的提升，是隐私计算商业化落地的关键因素。

政策对市场的推动作用也特别明显。随着相关法律政策对于信息保护的要求越来越高，对于数据泄露数据安全问题的追责也越来越更加严格。

2020年4月，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据列为生产要素，明确指出了市场化改革的内容和方向。2021年11月1日，《中华人民共和国个人信息保护法》正式施行，该法律明确要求个人信息处理者需要对个人信息采取相应的加密、去标识等安全技术措施，防止个人信息泄露、篡改和丢失。在此背景下，隐私计算作为一种在保护数据安全的同时兼顾行业应用与发展的新型技术，也获得了越来越多的关注。

隐私计算技术巨大的市场前景也让我们对它充满了想象。据微众银行与毕马威联合发布的《2021隐私计算行业研究报告》数据显示，隐私计算国内市场将达到空前规模，三年后技术服务营收有望触达100-200亿人民币空间，甚至将撬动千亿级数据平台运营收入空间。

据中研普华产业研究院出版的《2022-2027年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》统计分析显示：

数据治理正是创新治理手段的核心要素，对智慧城市建设中的数据进行管理、分析及应用，数据治理是建设智慧城市的关键所在，具有重要的价值意义。

数据治理框架分析

图表：数据治理框架

资料来源：中研普华

数据治理组织决策层作为数据治理的主体，在数据治理过程中主要任务包括评估、指导、监督。决策层首先要明确数据治理的目标，引导管理层开展数据治理现状及需求、数据治理环境、数据资源管理和数据资产运营能力的评估，找出现状和目标之间的差距。数据治理

指导管理层开展数据治理体系的构建、数据治理域的选择、数据治理数据治理的实施落地，通过一系列数据治理工作提升机构的数据应用能力，缩小现状和目标的差距。决策层还应制定合理的评价体系与审计规范，监督数据治理实施的合规性和有效性，对于有偏差或不符合的内容进行指导，最终引导数据治理机构实现数据治理目标。

数据治理环境包含内外部环境及促成因素，是数据治理实施的保障。机构应分析业务、市场、利益相关方的需求，适应内外部环境变化。同时，还应关注决策层对治理工作的支持程度、相关人员的职业技能、内部治理文化等，以支撑数据治理的实施。

2022年3月1日，《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》)正式施行。在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等上位法基础上，《规定》将算法监管纳入网络综合治理体系，有效保障了消费者的知情权、公平交易权和自主权利。

近年来，虽然数据的流通和共享为社会发展创造了巨大价值，但人们对互联网企业的信任也日益走低，认为巨头们在收集海量数据的同时，正“暗地里”侵犯用户隐私权。

在此背景下，隐私计算作为一种在保护数据安全的同时兼顾行业应用与发展的新型技术，也获得了越来越多的关注。

《城市数据治理能力成熟度模型》国家标准起草中，从城市数据跨组织机构、跨部门层级、跨应用领域的实际出发，贴近部门整合、跨层级垂直整合、跨机构领域融合城市数据运营模式演进路径，参考国内外城市政府数据模型，给出了城市数据治理成熟度模型以及相应的成熟度阶段，定义了组织建设、规划与培训、制度标准、数据绩效、数据资产、价值服务、数据安全等7个治理域。

起草单位

国家标准计划《城市数据治理能力成熟度模型》由 TC28(全国信息技术标准化技术委员会)归口上报及执行，主管部门为国家标准化管理委员会。

主要起草单位 阿里云计算有限公司 、中国电子技术标准化研究院等。

目的意义

1、从业务角度看，与企业级数据治理不同，城市级数据治理具有复杂网络环境(政务内网、政务外网、互联网、视频专网等)、复杂数据来源(政务数据、城市运行数据、商业数据、社会数据、视频传感数据等)、复杂数据分布(市域范围广泛而分散的布局)等特点;

2、从技术角度看，城市数据来源复杂、合规情况、数据质量参差不齐;城市数据层级关系普遍达到几十层，无法进行人工处理、必须采用恰当的自动化手段;城市数据年产生量达到300PB以上(中等以上城市、含非结构化数据);

3、缺乏合理的数据评估，大量低效、错误甚至不合规的数据会不断聚集和全面污染城市数据资源池;缺乏有效的数据治理，数据湖将面临变成数据沼泽的危险，变成完全无法支撑应用的数字堆砌。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2022-2027年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》。报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析，洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在，评估行业投资价值、效果效益程度，提出建设性意见建议，为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。

数据治理行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析数据治理未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘数据治理行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

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